에이전트 대 에이전트 프로토콜 (A2A), 왜 중요한지 명확하게 설명

David Ondrej 구독자 277,000명

요약

이 영상은 구글이 개발한 A2A 프로토콜의 개념과 그 중요성을 상세히 설명합니다. 다양한 프레임워크와 회사에서 운영되는 AI 에이전트간의 효율적인 소통을 위한 표준 언어로서 A2A의 역할을 강조합니다. 또한, A2A와 MCP 프로토콜의 차이점과 상호 보완적 특성을 비교하며, 실제 개발 환경에서 GitHub 리포지토리 클론, Conda 환경 구축, API 키 설정 등을 통한 구현 과정을 보여줍니다. 최종적으로 A2A가 미래 AI 생태계에서 얼마나 혁신적인 역할을 할지에 대한 전망을 제시합니다.

주요 키워드

A2A MCP 에이전트 프로토콜 JSON HTTP Google 개발 UI 클론

하이라이트

🔑 A2A 프로토콜은 AI 에이전트 간의 통합된 의사소통을 가능하게 하여, 다양한 플랫폼과 도구를 하나의 표준으로 연결합니다.
⚡️ MCP와 A2A는 경쟁 관계가 아니라 상호 보완 관계로, 하나는 데이터와 도구 연결을, 다른 하나는 에이전트 간 직접 소통을 담당합니다.
🌟 에이전트 카드, A2A 서버, 클라이언트, 그리고 태스크라는 네 가지 핵심 개념을 이해하면, 복잡한 시스템 구성도 한층 쉽게 다룰 수 있습니다.
🚀 영상에서는 GitHub 리포지토리 클론, Conda 환경 설정, 패키지 설치 등 실습 단계를 통해 실제 개발 과정을 상세히 안내합니다.
📌 데모 UI를 통해 로컬에서 실행 중인 에이전트들이 실시간으로 소통하는 모습을 확인할 수 있으며, 이는 미래 AI 에이전트 생태계의 핵심으로 자리잡을 전망입니다.
🌐 A2A 프로토콜의 도입은 개발자에게 경쟁 우위를 제공하며, 초기부터 이를 숙지하면 미래 기술 발전에 큰 도움이 됩니다.

용어 설명

A2A (Agent-to-Agent) 프로토콜

구글에서 개발한 표준 프로토콜로, 다양한 AI 에이전트들이 일관된 방식으로 서로 통신할 수 있도록 지원합니다.

MCP (Model Context Protocol)

AI 에이전트가 외부 도구와 데이터를 손쉽게 연결할 수 있도록 도와주는 프로토콜로, A2A와 상호 보완적인 역할을 합니다.

에이전트 카드

각 에이전트의 정체와 역할, 통신 방법 등을 JSON 형식으로 표현한 일종의 '비즈니스 카드'입니다.

HTTP 엔드포인트

에이전트가 외부와 통신하기 위해 제공하는 URL 인터페이스로, 간단한 HTTP 요청을 통해 메시지를 주고받습니다.

JSON card

에이전트 카드와 유사하게 에이전트의 정보를 담은 JSON 파일로, 에이전트의 기능 및 관련 정보를 자동으로 전달합니다.

[00:00:00] A2A 프로토콜 개요

영상은 A2A 프로토콜의 정의와 필요성을 소개하며, 여러 AI 에이전트 간의 소통 문제를 해결하기 위한 구글의 혁신적인 접근법을 설명합니다.

[00:00:32] A2A와 MCP 프로토콜 비교

A2A는 에이전트 간 직접 통신에 중점을 두고, MCP는 도구와 데이터 연결에 초점을 맞춥니다. 두 프로토콜은 경쟁이 아닌 상호 보완적 관계를 이룹니다.

[00:32] A2A 프로토콜의 기본 구조를 설명하며, 이를 통해 서로 다른 플랫폼의 AI 에이전트들이 쉽게 통신할 수 있다고 설명합니다.

[01:17] A2A를 AI 에이전트들의 공통 언어로 비유하며, 간단한 HTTP 엔드포인트와 JSON 카드만으로 구현 가능함을 설명합니다.

[01:46] 구글이 개발한 A2A 프로토콜에 여러 기업들이 참여하고 있으며, MCP와의 차이점을 설명하기 시작합니다.

[02:36] A2A 프로토콜은 AI 에이전트들 간의 통신을 가능하게 하며, MCP 프로토콜과 상호 보완적으로 작동하여 에이전트 구축과 배포를 용이하게 합니다.

[02:58] MCP와 A2A의 통합 구조를 시각적으로 설명하며, AI 에이전트가 MCP 클라이언트를 통해 다양한 도구와 리소스에 접근할 수 있음을 보여줍니다.

[03:48] A2A의 첫 번째 핵심 개념인 에이전트 카드는 JSON 형식으로 작성된 에이전트의 신분증 같은 것으로, 에이전트의 정체성과 기능을 정의합니다.

[04:07] A2A 서버는 실시간으로 작동하는 봇으로, 요청을 처리하고 결과를 반환하는 핵심 엔진 역할을 합니다.

[04:26] A2A 클라이언트는 사용자나 시스템과 에이전트 사이의 중개자 역할을 하며, 마지막으로 A2A 태스크는 에이전트에게 할당되는 개별 작업 단위를 의미합니다.

[00:04:51] A2A의 핵심 구성 요소

에이전트 카드, A2A 서버, 클라이언트, 그리고 태스크라는 네 가지 핵심 개념이 소개되며, 각 요소가 에이전트 간 원활한 소통에 어떻게 기여하는지 설명됩니다.

[00:05:48] 개발 환경 구축 및 코드 클론

GitHub 리포지토리 클론, Conda 환경 활성화, 패키지 설치 등의 실습 과정을 통해 A2A 프로토콜 기반 AI 에이전트 개발의 첫 단계를 시연합니다.

[05:53] A2A B2B MCP AI 에이전트 시스템의 구조와 작동 방식에 대한 설명이 시작됩니다.

[06:20] A2A는 에이전트 간 통신, B2B는 기업 간 거래, MCP는 도구와 데이터 접근을 위한 프로토콜입니다.

[06:48] A2A 프로토콜을 통해 기업들은 24/7 자동화된 AI 에이전트 통신으로 업무 효율을 높일 수 있습니다.

[07:11] 이것이 비즈니스와 AI 에이전트의 미래가 될 것이며, 이를 이해하고 준비하는 것이 중요합니다.

[07:29] 구글이 방금 출시한 오픈소스 저장소 A2A가 12,000개 이상의 스타를 받으며 큰 인기를 얻고 있습니다.

[07:44] A2A 저장소를 로컬 환경에 클론하고 개발 환경을 설정하는 기본적인 과정을 설명합니다.

[08:36] AI 생산성 도구인 Vectal이 소개되며, 백그라운드 에이전트 기능을 통해 자동화된 작업 처리가 가능함을 설명합니다.

[09:08] Vectal Pro의 장점과 최신 AI 모델 접근성에 대해 설명하고, 기존 생산성 앱과의 차별점을 강조합니다.

[09:45] conda 환경 설정 방법과 ChatGPT를 활용한 문제 해결 방법에 대해 안내합니다.

[10:04] GPT-4 모델 사용법을 소개하며, 월 20달러의 플러스 요금제로도 GPT-4와 모든 도구를 사용할 수 있다는 점을 설명합니다.

[00:10:24] 에이전트 실행 및 UI 데모

API 키 설정과 함께 각 에이전트를 실행한 후, 구글이 제공한 UI를 통해 에이전트 간의 상호 작용과 데모를 확인할 수 있습니다.

[10:24] conda 환경 설정과 터미널 사용법을 소개하고, uv 패키지 매니저 설치 방법을 설명합니다.

[10:59] 구글이 제공하는 A2A 호환 샘플 AI 에이전트들을 살펴보고, Crew AI와 Google ADK 프레임워크를 소개합니다.

[11:34] cursor를 사용하여 에이전트 파일을 수정하고, 컨텍스트에 파일을 추가하는 방법을 설명합니다.

[12:01] 두 에이전트의 프롬프트를 각각 간결한 응답과 상세한 추론을 제공하도록 업데이트할 계획을 설명합니다.

[12:22] A2A 프로토콜의 중요성을 강조하며, 프레임워크 선택보다 A2A 호환성이 더 중요하다는 점을 설명합니다.

[12:54] Gemini가 프롬프트 업데이트에 실패하여 Claude 3.7 Max로 전환하기로 결정했습니다.

[13:34] 필요한 패키지가 모두 설치되어 있어서 samples/python-agent-ci 폴더로 이동하여 작업을 진행합니다.

[13:51] Google AI Studio에서 API 키를 생성하는 과정을 설명하며, API 키의 보안 중요성을 강조합니다.

[14:24] 환경 변수 설정을 위해 .env 파일을 생성하고 API 키를 등록하는 두 가지 방법을 설명합니다.

[14:58] Create 에이전트를 시작하고, 동시에 새 터미널에서 Google AD 에이전트를 설정하기 시작합니다.

[15:42] 환경 설정 파일을 수동으로 추가한 후 UV run 명령어로 Google ADK 에이전트를 시작했습니다.

[15:54] CA 에이전트와 Google ADK 에이전트가 모두 실행되어 로컬호스트에서 테스트할 수 있게 되었습니다.

[16:08] well-known/agent.json을 통해 이미지 생성기와 환급 처리 에이전트의 설명을 확인했습니다.

[16:27] 이 데모는 어떤 AI 에이전트든 이 프로토콜을 사용해 서로 통신할 수 있음을 보여줍니다.

[16:38] 데모 UI를 설정하고 Google이 제공한 사용자 인터페이스를 구성했습니다.

[17:07] 필요한 패키지를 설치하고 API 키를 설정하여 Python UI를 실행했습니다.

[17:38] Google의 UI는 단순하지만 불안정한 면이 있어 개선이 필요해 보입니다.

[18:33] A2A 프로토콜이 이제 막 출시되었으며, 에이전트 분야의 혼란을 해결하기 위해 필요한 표준이라고 설명합니다.

[18:57] 두 개의 에이전트(이미지 생성기와 환급 에이전트)를 시스템에 추가하고 설정하는 과정을 보여줍니다.

[19:24] 추가된 에이전트들을 테스트하며, 이 데모가 단순하지만 A2A 프로토콜의 개념을 이해하는 데 중점을 둔다고 설명합니다.

[19:51] 다른 튜토리얼과 달리 실제 구현 과정과 문제 해결 방법을 보여주는 것이 이 영상의 차별점임을 강조합니다.

[20:14] HTTP 요청 주기 조정과 같은 기술적 최적화 방법을 설명하고, A2A 프로토콜의 향후 발전 가능성을 논합니다.

[20:57] 다양한 프레임워크(CI, Google SDK)에서 실행되는 에이전트들이 A2A 프로토콜을 통해 통신할 수 있다는 핵심 장점을 강조합니다.

[00:21:00] 미래 전망과 마무리

A2A 프로토콜의 발전 가능성을 논의하며, 향후 AI 에이전트 생태계의 변화와 기술 발전 방향에 대한 기대감을 전달합니다.

[21:15] A2A 프로토콜은 OpenAI Agents SDK, 스웜 등 다양한 도구와 연결할 수 있으며, 자세한 내용은 구글의 공식 문서를 참고하라고 안내합니다.

[21:35] 현재는 에이전트 카드, A2A 서버, 클라이언트, 태스크의 기본 개념만 다뤘지만, 더 많은 고급 개념이 있음을 설명합니다.

[21:51] A2A 프로토콜이 이제 막 시작 단계이며, 앞으로 UI와 사용성이 더욱 개선될 것이라는 전망을 제시합니다.

[22:15] MCP와 같이 새로운 기술의 조기 도입자들이 얻는 이점을 설명하며, A2A도 같은 맥락에서 중요한 기술이 될 것임을 강조합니다.

[22:37] 태스크 관리를 위한 Vectal 서비스를 소개하고, 최고의 AI 모델을 활용한 기능들과 무료/프로 버전의 특징을 설명합니다.